东南大学牛丹获国家专利权
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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于异构特征融合的静态IR Drop智能预测系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120046508B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510371313.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于异构特征融合的静态IR Drop智能预测系统是由牛丹;张德慷;曹毅超;董毅超;金洲;周振亚设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于异构特征融合的静态IR Drop智能预测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于异构特征融合的静态IRDrop智能预测系统，旨在解决传统IRDrop分析方法计算复杂度高以及现有深度学习方法无法有效捕捉功率传输网络PDN全局空间特征和单元实例拓扑信息的问题。该框架结合了卷积神经网络CNN和图神经网络GNN的双重分支，通过CNN分支的长距离和局部细节编码器LLE以及分层和相邻补偿组HACG模块，实现PDN多尺度全局到局部空间功率特征的有效提取和特征融合补偿；通过GNN分支的单元实例电压感知CVA模块，自适应地聚合不同阶次的异构邻居的PDN拓扑特征。实验结果表明，与现有先进方法相比，该框架在预测精度上具有显著优势，预测误差大幅降低。
本发明授权一种基于异构特征融合的静态IR Drop智能预测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于异构特征融合的静态IRDrop智能预测系统，其特征在于，包括： 数据预处理与输入构造模块，用于将原始芯片布局和网表文件转换为特征图像和图结构； CNN分支，采用电源多尺度融合U型网络架构，包含长程和局部细节编码器以及层次化和相邻补偿组模块，用于提取多尺度全局到局部的PDN空间特征； GNN分支，包含单元实例电压感知模块，用于感知PDN的非欧几里得连接关系并提取拓扑特征； 异构特征融合模块，用于将CNN特征和GNN特征进行对齐和融合，生成最终的IR降预测结果； CNN分支的层次化和相邻补偿组模块包括： 层次化补偿子模块，用于结合不同语义层次的编码器特征图，通过多组膨胀卷积实现多尺度信息的融合交互； 相邻补偿子模块，用于通过对相邻编码器特征图进行交互，自适应地重新缩放和补偿相应的解码器层，减少上采样过程中的信息损失。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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